【解答】雲端賦能製造業AI數位轉型

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從硬體孤島邁向雲化資料中心,較合理的演進順序是?
虛擬化→私有/公有雲→混合雲
直接改名為雲中心,不變更架構
先全數上公有雲,再關閉本地
先導入HDFS,之後再考慮虛擬化
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若要在多國多區做到一致部署與稽核,可協助的關鍵能力是?
手動抄寫安裝步驟
口頭確認設定是否一致
依據當地習慣各自定義
集中模板、版本與憑證管理配合自動化下發
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若各地站點配置差異造成維運不一致,首要的治理切入點較合理的是?
先擴編在地運維並各自優化
建立中央政策與模板,透過 Federation/Logical Cloud 一致下發
全部交由供應商全託管
直接要求停用地端系統
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針對製造應用要快速串接資料、AI與App,較貼近本課程的平臺堆疊是?
統一資料平臺 + 統一AI平臺 + 統一技術平臺
單一資料庫加報表工具
僅以IaaS虛擬機承載
完全以雲端SaaS取代產線系統
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多園區跨國部署需統一治理與自動化,較接近頂層架構的組合是?
各地獨立維運、彼此不連通
單一雲商專線,其他地點手動管理
點對點VPN樹狀拼接
安全混合雲、SD‑WAN、分艙園區網與集中管理
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AI 訓練/推論有尖峰需求時,較能彈性支援的做法是?
以雲端算力池化並提供 GPUaaS
固定採購最高規格伺服器
各廠區自行租用不同GPU
只靠CPU以避免成本
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導入 SD‑WAN 的主要價值,哪一項描述較完整?
必須放棄雲端連線以求安全
需要大量網管人力分點維護
所有成本固定上升
彈性用帶寬、集中管理、提升可視性並優化成本
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需要在多國快速開站並維持一致設定,最關鍵的能力是?
單點登錄配合手冊
Logical Cloud 與 Federation 中央總控
純靠 Git 複製參數
讓各地各自定義標準
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為因應國際化與資安合規,頂層架構的外在驅動力組合較合理的是?
單純追逐新技術潮流
地緣政治、監管要求、資安風險與全球佈局
僅考慮機房成本
以單一國家法規為唯一依據
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想同時兼顧品質、成本、交期,何者較符合 AI Factory 的核心做法?
擴編人力並延長工時
導入單一巨型模型套用所有流程
以資料與專業結合,建立可複用的AI解決方案
全面回到人工流程減少風險
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在零信任策略與網路連線並行時,較合理的組合是?
傳統VPN配合白名單長期放行
SD‑WAN 與 SSE 協同,策略集中治理
僅依使用者自律
允許所有服務預設通行
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AI 需求突增時,何者最能兼顧成本與彈性?
固定採購高階GPU全年常開
以 GPUaaS 從共用算力池按需分配
每一廠區各自租用不同雲
全面回退至CPU推論
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要在內網自動產生與寄送通知文件且含敏感內容,較合適的技術搭配是?
僅以OCR加模板輸出PDF
公有雲LLM直接生成郵寄
VDU 配合地端LLM生成文件
以資料倉儲匯出CSV後人工寄送
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若要提升園區網段控管與可視性,哪組機制較到位?
更換 Wi‑Fi SSID 即可
加裝一般路由器
口頭宣導資安政策
次世代防火牆、DNS 防護、DDoS/IPS 與堡壘機
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面對新舊系統並存且需逐步現代化,較務實的策略是?
以雲原生運行時與自動化治理為底,分階段汰換
一次性全面改寫所有系統
只更換前端UI保留後端
僅新增報表掩蓋技術債
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想同時達到標準化、全球可視與安全品質,較貼近本課程的成果敘述是?
僅以報表呈現KPI
關閉雲端只留本地
各區獨立自治以減少連動
集中管理與自動化,支撐混合雲、廣域網與園區分艙
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要降低園區東西向風險並同時維持使用體驗,較可行的做法是?
放大單一道關防火牆
只改密碼策略
以 SD‑Access 進行分段並自動化策略管控
取消訪客網路以免風險
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從傳統 WAN 過渡到新架構時,對營運指標較合理的影響是?
延遲固定下降 90%
頻寬需求不再成長
WAN 總成本可下降、鏈路使用率與可視性提升
所有故障率歸零
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園區要降低橫向移動風險並區隔產線與辦公網段,較合適的作法是?
單一大型防火牆集中過濾
以 SD‑Access 進行宏分段與微分段
僅以 VLAN 命名區別
全面允許 BYOD 無限制上線
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產線導入 AI 測試、AI 品檢與模擬時,應主要落在哪一層?
智能製造平臺的應用場景層
僅在辦公端報表層
僅在ERP模組
只放在雲端儲存層
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